산업기술
산업 제조
업데이트:2021년 1월 21일
제조 분야의 클라우드 컴퓨팅에 대한 이 심층 기사에서 다룰 내용은 다음과 같습니다.
제조업체와 OEM이 점점 더 데이터에 의존하여 의사 결정을 내리면서 클라우드 컴퓨팅은 제조 분야에서 그 존재를 심화하고 있습니다. 데이터 수집 자체가 공장 현장의 이상 현상보다 더 기대되는 부분이 되었습니다. IoT 연결 산업 기계, 운영자 인터페이스, 공급업체 데이터, 수요 예측 및 기타 데이터 스트림 사이에서 많은 기업이 활용 방법을 알고 있는 것보다 더 많은 데이터가 범람하고 있음을 알게 됩니다. 최고 수준의 기업도 의사 결정을 위해 평균 약 50%의 데이터를 사용하며 후발 기업은 30%에 불과합니다.
수집된 데이터를 활용하는 데 있어 주요 제한 요소는 이러한 방대한 데이터를 분석하고 의미를 도출하는 데 필요한 순전한 힘이었습니다. 데이터 수집 장치를 설치했을 수 있는 많은 회사가 사내 기계에서 사내 데이터 과학자와 함께 분석 여정을 시작했지만 빠르게 압도당했습니다. 데이터 스토리지, 데이터 백업, 오프사이트 백업, 데이터 보안, 기계 학습 기술을 효과적이고 신속하게 사용하여 가장 심도 있고 정확한 통찰력을 도출하기 위해 하드웨어를 기반으로 합니다. 이러한 것들은 시간과 비용 측면에서 빠르게 합산됩니다.
클라우드가 뛰어난 곳입니다. 클라우드는 사내 스토리지 비용의 일부만으로 사실상 무제한 데이터 스토리지를 제공합니다. (지금은 침식되고 있는) 대중적인 믿음에도 불구하고 평판 좋은 클라우드 제공업체에 남겨둔 데이터는 사내 서버에 있는 것보다 위험으로부터 더 안전합니다. 이는 사내 데이터 스토리지 사용을 고려하는 대부분의 비즈니스에서와 같이 추가 또는 추가가 아닌 전체 비즈니스 모델의 주요 요소이기 때문에 클라우드 플랫폼은 달성할 수 있는 것보다 더 정교한 스토리지와 더 깊은 보호 기능을 갖는 경향이 있습니다. 대부분의 기업에서 현장. 클라우드 제공업체는 특정 수준의 보안을 유지하고, 알려진 보안 위험이 발전함에 따라 항상 주의를 기울이고, 많은 기업이 데이터 침해 가능성에 대해 보장할 수 있다는 데 동의합니다. 물리적 안전 측면에서 클라우드 공급자는 더 높은 중복성을 유지하는 경향이 있으므로(화재, 홍수 또는 기타 자연 재해 또는 인재가 발생한 경우 다른 시설의 오프사이트 복사본 포함) 데이터 손실 위험이 현저히 줄어듭니다.
컴퓨팅 성능과 관련하여 클라우드를 사용하여 하드웨어 리소스를 공유하면 기업에 사내 기계보다 달러당 더 많은 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있습니다. 제조업체는 인터넷을 통해 다른 사람과 리소스를 공유하여 매우 비싼 하드웨어에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 느린 하드웨어로 인한 의사 결정에 방해가 되지 않고 방대한 양의 데이터에 대한 심층 분석과 복잡한 기계 학습 기술도 사용할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 가동 시간과 사용 편의성이 현저히 높은 사내 장비를 구입(및 유지 관리)하는 것에 비해 일반적으로 비용이 적게 듭니다.
이 기사의 뒷부분에서 더 자세히 다룰 모든 이점에 대해 대답해야 할 중요한 질문이 하나 남아 있습니다. 클라우드란 무엇입니까? 막연한 개념을 가지고 있지만 그 설명을 본 적이 없는 많은 사람들의 마음에는 여전히 이 질문이 떠돌고 있습니다. 특히 제조 컨텍스트 내에서 클라우드가 의미하는 바를 정확히 정의해 보겠습니다.
클라우드 컴퓨팅은 컴퓨터 리소스를 적극적으로 관리하지 않고도 필요에 따라 컴퓨터 리소스에 액세스하는 방법입니다. 액세스는 일반적으로 인터넷을 통해 이루어집니다. 클라우드 컴퓨팅에서 사용할 수 있는 리소스 유형에는 컴퓨팅 성능과 데이터 스토리지가 포함됩니다. 거의 무제한에 가까운 하드 드라이브, GPU 및 CPU를 보유하고 있는 것과 같습니다. 이 모든 것은 유지 관리가 잘되고 최신 상태이며 저렴한 가격으로 거의 모든 곳에서 로컬 시스템보다 더 나은 보안과 가동 시간으로 액세스할 수 있습니다. IT 직원을 추가로 고용하거나, 장비를 구입하거나, 비즈니스 규모에 따라 인프라를 변경할 수 있습니다.
간단히 말해서 클라우드 컴퓨팅은 합리적인 비용으로 최고급 컴퓨터 리소스에 액세스하는 것입니다. 비즈니스 모델은 클라우드 제공업체에 적합합니다. 클라우드 제공업체는 더 많은 사람들에게 효과적으로 서비스를 제공할 수 있는 첨단 기술 제품에 대한 ROI가 증가하기 때문입니다. 기본적으로 모두가 이깁니다.
클라우드 컴퓨팅은 에지 컴퓨팅과 함께 잘 작동합니다. 클라우드 컴퓨팅은 현장에서 현실적으로 실현 가능한 것보다 훨씬 더 많은 빈도의 데이터를 가져와 장기 저장을 수집할 수 있습니다. 그런 다음 에지 컴퓨팅 시나리오에서는 리소스를 너무 많이 사용하는 이 데이터를 심층 분석할 수 있습니다. 기술의 결합은 데이터 기반의 실시간 의사 결정은 물론 장기적인 전략적 분석 및 의사 결정을 가능하게 합니다.
에지 컴퓨팅을 이해하려면 IoT 솔루션을 일반적으로 다음 세 가지 구성 요소가 있는 것으로 생각하면 도움이 됩니다.
클라우드 컴퓨팅을 사용하면 일반적으로 인터넷을 통해 때로는 위성이나 다른 전송 방법을 통해 제조 시설 내에서 통찰력과 작업 구성 요소를 다른 위치의 고성능 하드웨어로 이동합니다. 즉, 저장 또는 분석을 위해 데이터를 멀리 보내어 나중에 이를 통해 얻은 통찰력에 따라 조치를 취할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하기 위한 솔루션입니다. 사용 가능한 가장 잘 알려진 클라우드 플랫폼 중 하나는 Amazon Web Services(AWS)입니다.
클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 현장 장비를 사용하여 수행하기에 너무 집약적이거나 시간이 많이 소요되거나 (일부 시나리오에서는) 민감한 워크로드를 처리합니다. 에지 컴퓨팅 시나리오에서 에지 컴퓨팅 장치는 고주파 머신 데이터를 분석하여 보안 위험이 감지된 시스템을 종료하는 것과 같이 즉시 조치를 취할 수 있는 실시간 통찰력을 얻을 수 있는 반면 클라우드 컴퓨팅은 전체 스트림을 처리할 수 있습니다. 에지 시스템에 너무 큰 부담이 되는 데이터를 저장하고 제조 시스템으로 다시 전달할 수 있는 심층적인 통찰력을 허용하고 종종 에지 장치에서 생성된 응답을 유도하기도 합니다.
MachineMetrics는 AWS 산업 소프트웨어 컴피턴시 파트너로서 산업 애플리케이션을 위한 가장 안전하고 고성능이며 탄력적이며 효율적인 클라우드 인프라를 보장합니다.
많은 사람들이 클라우드를 통해 제공되는 저렴한 데이터 스토리지 솔루션을 알고 있습니다. 클라우드 플랫폼이 제조업체와 OEM 모두를 위해 테이블에 제공하는 유연성, 단일 소스 소스, 사용자 지정 및 고급 분석 이점을 알지 못할 수도 있습니다.
OEM을 시작으로 공장 현장의 혹독한 환경을 견딜 수 있는 최적화된 장비 또는 IIoT 하드웨어를 구축하기 위한 여정은 데이터 수집에서 시작됩니다. 이 경우 데이터 수집 프로세스는 특정 환경에서 기계가 수행하는 방식에 중점을 둡니다. 산업용 클라우드는 공간 부족 없이 기업에서 판매한 모든 IoT 지원 장비에서 기계 데이터를 수집할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.
클라우드는 이러한 빅 데이터 세트를 집계하고 이를 분석하기 위한 고급 알고리즘을 개발하는 플랫폼 역할을 합니다. 그런 다음 OEM은 통찰력을 사용하여 원격 서비스 계획을 개발하거나 최종 사용자가 장비 사용을 최적화할 수 있도록 지원하는 서비스로서의 데이터 패키지를 사용할 수 있습니다. 그러나 다시 비용이 문제를 일으키고 있습니다.
공간이 부족하지 않은 클라우드 솔루션과 관련된 비용은 개별 온프레미스 스토리지 시설을 운영하는 데 드는 비용보다 훨씬 적습니다. 고성능 온프레미스 스토리지 시스템을 구입하는 데 드는 비용은 시스템 유지 관리를 위한 반복적인 비용을 제외하고 $100,000입니다. 반면에 클라우드 구독 플랜은 비용이 몇 배 더 저렴하고 업그레이드 및 추가 개선으로 인한 간접비가 없습니다.
제조용으로 구축된 Cloud Platform은 모든 OEM에게 두 가지 장점을 모두 제공합니다. 여기에는 데이터를 집계하기 위한 무한한 저장 공간과 고성능 플랫폼, 원격 기계 모니터링, 기업에 필요할 수 있는 모든 IIoT 컴퓨팅 요구 사항이 포함됩니다.
제조업체의 관점에서 클라우드는 생산 이력을 추적하고 원격으로 작업에 대한 가시성을 확보하며 기계 오류가 발생하기 전에 감지하는 고급 알고리즘을 구축하기 위한 무제한 데이터 스토리지를 제공합니다.
위의 이점 외에도 제조업체는 다음과 같은 이점도 경험하게 됩니다.
제조 활동은 고객 요구에 따라 변동합니다. 이러한 변동은 최적의 데이터 수집, 분석 및 운영을 보장하기 위해 유연한 스토리지 및 컴퓨팅 시스템이 필요함을 의미합니다. 클라우드 플랫폼은 작업 현장에 더 많은 생산 능력을 추가할 때 이러한 리소스 유연성을 제공합니다. 또한 디지털화하려는 여러 시설을 위한 중앙 집중식 저장 위치를 제공합니다.
디지털화는 다운타임과 데이터 도난으로 이어질 수 있는 사이버 보안 위협을 동반합니다. 잘 구축된 클라우드 플랫폼은 엔터프라이즈급 보안 관리 시스템의 사용을 통합하여 데이터를 보호하고 보안 위협을 줄입니다.
데이터 수집 및 관리 시스템은 거의 오류가 없지만 완전하지는 않습니다. 따라서 데이터 손실로 이어지는 오류나 사고가 발생하면 백업 및 복구 솔루션을 마련하는 것이 중요합니다. 올바른 클라우드 플랫폼을 사용하면 머신 데이터가 안전하게 유지되고 완전한 데이터 손실에 대비하여 백업됩니다.
클라우드 컴퓨팅의 한 가지 기능은 패키지의 일부로 제공되는 업그레이드 및 새로운 기능입니다. 여기에는 추가 비용 없이 모든 기술 업그레이드와 함께 추가되는 새로운 애플리케이션, 보안 인증서 및 통신 프로토콜이 포함됩니다.
많은 클라우드 서비스 제공업체가 언급하지 않는 것은 새로운 기술을 사용하는 데 따른 학습 곡선입니다. 신속하게 시작하고 산업용 클라우드의 이점을 활용하려면 고객 지원이 필요할 수 있습니다. 필요한 기술을 보유하고 있을 뿐만 아니라 클라우드 컴퓨팅 전략을 성공적으로 구현하는 데 도움을 줄 수 있는 공급업체를 찾으십시오.
제조 분야에서 클라우드 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅의 차이점에 대한 완전한 기사가 있으므로 이만 줄이겠습니다.
클라우드와 에지는 서로 다른 두 가지 기술이지만 상쇄되는 강점으로 인해 종종 함께 사용됩니다. 관계의 중심에서 에지 컴퓨팅은 시간에 민감한 데이터를 처리하고 조치를 취하는 반면 클라우드 컴퓨팅은 적시에 조치를 취할 필요가 없는 중앙 위치에 데이터를 집계합니다.
완전한 IIoT 인프라에서 제조업체는 실시간 데이터 수집, 예측 분석 및 자율적 의사 결정을 위한 에지와 집계 데이터 분석, 벤치마킹 및 추세 분석을 위한 클라우드를 모두 사용할 수 있습니다.
이러한 장점과 단점은 계속됩니다.
우리는 산업용 IoT의 요점이 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이고 전체 기계 유지 관리 비용을 줄이며 기계 학습 기능을 활용하여 지속적인 개선 이니셔티브를 추진하는 것을 목표로 방대한 양의 기계 데이터에 고급 분석을 적용하는 것임을 알고 있습니다. 클라우드는 이러한 종류의 대규모 데이터 수집, 전송 및 분석을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 했습니다.
에지 컴퓨팅 및 분석이 머신과 데이터 처리 자체 간의 물리적 거리를 줄여 데이터 기반 의사 결정을 새로운 수준의 속도와 실시간 정확도로 끌어올리는 동안 클라우드 컴퓨팅은 장기 저장 및 깊은 분석. 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 회사의 경우 클라우드는 다음을 지원합니다.
이러한 모든 현실을 클라우드 컴퓨팅으로 처리하면 제조업체는 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 대규모 생산에서 경험할 수 있는 것과 동일한 가치로 소규모 생산도 가능합니다. 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 컴퓨팅 장치를 사내에서 유지 관리하거나 관리할 필요 없이 이 모든 것을 사용할 수 있습니다.
통찰력에 도달해야 할 때 클라우드는 제조업체가 고려해야 하는 솔루션입니다. AI 및 기계 학습 알고리즘을 적용하여 문제를 시각화, 진단 및 예측하는 것은 사용 가능한 저렴하고 확장 가능한 컴퓨팅 리소스를 통해 보다 쉽게 달성할 수 있는 목표입니다. 예측 인사이트를 통해 팀은 데이터와 함께 발전할 수 있는 장기 전략을 세울 수 있을 뿐만 아니라 데이터가 다른 솔루션을 가리키기 시작할 때 빠르게 전환할 수 있습니다. 대규모 과거 데이터 라이브러리를 장기간 저장하면 예상치 못한 분석 기회가 발생할 때 팀에서 중요한 데이터 소스를 놓치는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
산업 제조는 특히 에지 컴퓨팅과 결합될 때 클라우드 컴퓨팅의 잠재력 덕분에 혁명 직전에 있습니다. 차세대 스마트 IoT 에지 장치와 함께 클라우드 컴퓨팅 애플리케이션은 향후 수십 년 동안 제조를 완전히 변화시켜 효율성과 생산성을 높이는 동시에 비용을 제어할 것입니다.
산업기술
기존 하드웨어 기반 설정과 비교하여 클라우드 컴퓨팅 아키텍처는 훨씬 더 많은 유연성, 설계 선택 및 비용 절감 기회를 제공합니다. 그러나 이러한 이점은 클라우드 플랫폼이 일반적으로 이해하기 더 복잡하고 평균 온프레미스 물리적 인프라보다 움직이는 부분이 많기 때문에 대가를 치르게 됩니다. 이 문서는 클라우드 컴퓨팅 아키텍처 소개입니다. 클라우드 환경 내에서 작동하는 구성 요소. 다양한 시스템이 함께 작동하여 기능적인 클라우드를 생성하고 최종 사용자에게 주문형 IT 리소스(서버, 앱, 데이터베이스, 네트워크 등)를 제공하는 방법을 알
퍼블릭 클라우드에서 데이터를 유지하고 사용하는 데 드는 막대한 비용은 점점 더 기업의 골칫거리가 되고 있습니다. 조직은 보다 비용 효율적인 대안을 찾고 있으며, 이것이 우리가 데이터 송환(현재 퍼블릭 클라우드에 있는 데이터를 가져와 온사이트 또는 베어메탈에서 재호스팅하는 행위) 사례가 점점 더 많아지는 이유입니다. 이 문서는 데이터 송환에 대한 소개입니다. 그리고 온프레미스 베어메탈 스토리지에 찬성하여 퍼블릭 클라우드를 떠날 때의 영향(긍정적 및 부정적 모두). 계속해서 데이터 송환의 주요 동인에 대해 알아보고 클라우드 기반 데이